Radial Based Probabilistic Roadmap Motion Planning Method in Sparse Environment

A new dynamic path planning method in high dimensional workspace, radial based probabilistic roadmap motion (RBPRM) planning method, is presented. Different from general probabilistic roadmap motion planning methods, it uses straight lines as long as possible to construct a path graph, so the final path obtained from the graph is relatively shorter and straighter. Experimental results show the efficiency of the algorithm in finding shorter paths in sparse environment.

基于改进PRM算法的路径规划研究

为了解决传统PRM算法在处理窄通道问题时的缺陷,提出了一种改进的PRM算法。通过在规划环境中引入人工势场,对落在威胁体内的点施加势场力,使之移动到自由空间内,从而增加窄通道内的节点数量,在不增加采样次数的情况下完成路线图的构建。仿真结果表明,改进PRM算法提高了采样点的利用率,缩短了存在窄通道环境中的路径构建时间,在突发威胁时能快速完成路径生成。

水果收获机器人避障路径规划

在综合分析路径规划研究的基础上,采用基于概率地图的路径规划方法,运用启发式搜索算法对水果收获机器人机械臂运动路径进行实时规划。在搜索过程中,以位姿点密度作为权重使路径向自由空间扩散,避免过度采样。为提高路径规划速度,采用延迟碰撞检测策略,可有效降低计算量。采用有向包围盒进行碰撞检测。最后利用虚拟现实技术,对水果收获时要绕过的支架和狭窄区域进行三维计算机模拟。结果显示,路径规划时间均小于0.15s,达到实时要求。

一种基于概率方法的车型机器人路径规划方法

考虑车体外形和前轮方向角限制,车型移动机器人路径的空间维数明显增加,常规的规划方法难以获得理想的速度。论文报告了概率方法在车型机器人路径规划上的研究结果,共研究了机器人约束、全局、局部概率路径规划和启发式结点生成等问题。模拟表明,该方法可获得足够好的适合车型机器人移动的次优路径。

无人机航路规划及视景仿真系统设计与实现

为提升无人机自主任务执行能力,对飞行特性、任务执行能力进行预演仿真,以减少实际试验投入、降低研制风险、缩短研发周期。针对某型无人机的飞行特性,开发了一套交互式无人机航路规划及视景仿真系统,解决了复杂飞行环境建模、三维空间大范围航路规划及大场景、真实环境三维场景建立等关键问题,实现对无人机的三维航路规划、视景仿真等功能,该系统是无人机模拟仿真系统的重要组成部分。仿真结果表明:该系统航路规划模块能适应不同环境的需求,规划速度快、规划结果准确,三维视景中直观显示无人机三维飞行特性,三维场景震撼真实,操作交互方便,可满足无人机任务飞行的航路规划及模拟验证等需求。

基于概率路标的机器人狭窄通道路径规划

针对机器人工作空间中存在狭窄通道时,基于概率路标图的路径规划法不能有效提高狭窄通道中路标分布的合理性,研究一种基于狭窄通道辨识的混合路标规划法的混合路标采集策略,利用星形试验法辨识出狭窄通道形状,增加狭窄通道中的路标密度,使全局路标分布合理化,提高了路径规划的效率.二维和三维配置空间中的仿真实验验证了该算法的有效性.